• 数据流中的中位数


    题目描述

    如何得到一个数据流中的中位数?如果从数据流中读出奇数个数值,那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值,那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。我们使用Insert()方法读取数据流,使用GetMedian()方法获取当前读取数据的中位数。
     
    private int count = 0;
    private PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<>();
    private PriorityQueue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<Integer>(15, new Comparator<Integer>() {
        @Override
        public int compare(Integer o1, Integer o2) {
            return o2 - o1;
        }
    });
     
    public void Insert(Integer num) {
        if (count %2 == 0) {//当数据总数为偶数时,新加入的元素,应当进入小根堆
            //(注意不是直接进入小根堆,而是经大根堆筛选后取大根堆中最大元素进入小根堆)
            //1.新加入的元素先入到大根堆,由大根堆筛选出堆中最大的元素
            maxHeap.offer(num);
            int filteredMaxNum = maxHeap.poll();
            //2.筛选后的【大根堆中的最大元素】进入小根堆
            minHeap.offer(filteredMaxNum);
        } else {//当数据总数为奇数时,新加入的元素,应当进入大根堆
            //(注意不是直接进入大根堆,而是经小根堆筛选后取小根堆中最大元素进入大根堆)
            //1.新加入的元素先入到小根堆,由小根堆筛选出堆中最小的元素
            minHeap.offer(num);
            int filteredMinNum = minHeap.poll();
            //2.筛选后的【小根堆中的最小元素】进入大根堆
            maxHeap.offer(filteredMinNum);
        }
        count++;
    }
     
    public Double GetMedian() {
        if (count %2 == 0) {
            return new Double((minHeap.peek() + maxHeap.peek())) / 2;
        } else {
            return new Double(minHeap.peek());
        }
    }
  • 相关阅读:
    常用并发类
    线程基本知识
    java多线程基础
    volatile原理小结
    condition学习小结
    阻塞队列、线程池、异步
    Synchronized原理
    wait 和notify
    【Java 8 新特性】Java Comparator.comparing | 提取对象属性,按照指定规则排序
    在Centos8上配置Minio服务使用TLS
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/yihangZhou/p/10544552.html
Copyright © 2020-2023  润新知